최근 급부상하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성 능력에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 외부 시스템과의 연동이 필수적입니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 등장한 기술이 바로 함수 호출(Function Calling)입니다. 이 기술을 통해 LLM은 외부 도구를 활용하여 더욱 강력하고 유연하게 작동할 수 있게 됩니다.
함수 호출의 기본 개념 및 작동 원리
대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 발전을 이루었지만, 그 능력에는 몇 가지 근본적인 한계가 존재합니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 탁월하지만, 실제 세계와 상호 작용하거나 특정 작업을 수행하기 위해서는 외부 시스템과의 연결이 필수적입니다. 이러한 한계를 극복하고 LLM의 기능 범위를 확장하는 핵심 기술이 바로 함수 호출(Function Calling) 입니다.
함수 호출은 LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 외부 도구 또는 API를 활용하여 실제 세계에서 작업을 수행할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 즉, LLM은 특정 상황이나 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 필요한 정보를 외부 시스템에서 가져오거나, 외부 시스템을 통해 특정 명령을 실행할 수 있습니다. 이는 마치 사용자가 직접 다양한 도구를 사용하여 문제를 해결하는 과정과 유사합니다.
함수 호출의 핵심 요소는 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 입니다. LLM에게 어떤 함수를 호출해야 하는지, 그리고 해당 함수의 인자는 무엇이어야 하는지를 명확하게 지시하는 프롬프트를 설계하는 것이 중요합니다. 둘째, 데이터 구조입니다. LLM이 외부 시스템과 효과적으로 상호 작용하기 위해서는 표준화된 데이터 형식을 사용하여 정보를 교환해야 합니다. 일반적으로 JSON(JavaScript Object Notation) 형식은 다양한 시스템 간의 호환성을 보장하며 널리 사용됩니다.
LLM은 직접 코드를 실행하지 않고, 프롬프트에 명시된 지침에 따라 외부 프로그램을 통해 함수를 실행합니다. 이 과정에서 LLM은 사용자 질문을 분석하고 필요한 정보를 결정한 후, 해당 함수의 인자를 구성하여 외부 시스템으로 전달합니다. 외부 시스템은 함수를 실행하고 결과를 LLM에게 반환하며, LLM은 이 결과를 바탕으로 최종 답변을 생성합니다.
예를 들어, 사용자가 “오늘 서울의 날씨는 어때?”라고 질문했을 때, LLM은 날씨 정보를 획득하기 위해 ‘날씨 API’라는 외부 함수를 호출할 수 있습니다. 이때 LLM은 해당 함수의 인자로 ‘서울’이라는 도시 이름을 전달하고, 날씨 API는 현재 서울의 날씨 정보(온도, 습도, 풍속 등)를 JSON 형식으로 LLM에게 반환합니다. 마지막으로 LLM은 이 정보를 바탕으로 “오늘 서울의 날씨는 맑고, 기온은 25도이며, 습도는 60%입니다.”와 같은 답변을 사용자에게 제공할 수 있습니다.
이처럼 함수 호출은 LLM의 가능성을 확장하고, 더욱 다양하고 복잡한 작업들을 수행할 수 있도록 합니다. Wikipedia에 따르면 Gemini는 이러한 multimodal 기능을 통해 다양한 유형의 데이터를 동시에 처리하며 ChatGPT를 능가하는 성능을 목표로 하고 있다고 합니다.
함수 호출의 장점: 확장성, 안전성 및 신뢰성 향상
함수 호출의 장점은 단순히 LLM의 기능을 확장하는 것을 넘어, 안전성 및 신뢰성을 크게 향상시키는 데 있습니다. LLM이 외부 시스템과 연동될 때, 직접적으로 코드를 실행하거나 데이터베이스에 접근하는 대신, 함수 호출을 통해 특정 작업을 수행하고 그 결과를 받아오게 됩니다. 이는 LLM 자체의 보안 취약점을 줄이고, 악의적인 프롬프트나 잘못된 입력으로 인한 예상치 못한 오류를 방지하는 데 효과적입니다.
확장성: LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하지만, 특정 분야에 대한 전문 지식이나 실시간 데이터 접근 능력은 제한적일 수 있습니다. 함수 호출을 통해 LLM은 외부 API, 데이터베이스, 도구 등과 연결되어 필요한 정보를 얻고 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 날씨 정보를 제공해야 하는 경우, LLM은 날씨 API를 호출하여 최신 데이터를 가져와 답변에 반영할 수 있습니다. 이는 LLM의 기능 범위를 크게 확장하고, 다양한 분야에서 활용될 수 있도록 합니다.
안전성: LLM이 직접 코드를 실행하거나 시스템 명령을 내리는 것은 잠재적으로 위험합니다. 함수 호출은 이러한 위험을 제거하고, LLM이 안전하게 외부 시스템과 상호 작용하도록 보장합니다. 각 함수의 역할과 입력/출력에 대한 명확한 정의는 의도하지 않은 동작이나 악성 코드 실행 가능성을 낮춰줍니다.
신뢰성: LLM은 때때로 잘못된 정보를 생성하거나 환각(hallucination) 현상을 일으킬 수 있습니다. 함수 호출을 통해 LLM은 외부 시스템의 정확하고 최신의 정보를 활용하여 답변의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품에 대한 정보를 제공해야 하는 경우, LLM은 공식 웹사이트나 데이터베이스 API를 호출하여 정확한 사양, 가격, 재고 현황 등을 확인하고 사용자에게 전달할 수 있습니다.
최근 뉴스에서도 이러한 장점을 확인할 수 있습니다. 로앤컴퍼니의 AI ‘슈퍼로이어’가 출시 6개월 만에 변호사 업무 시간을 230만 시간 절감했다는 소식은 함수 호출을 통한 효율성 증대의 대표적인 사례입니다. 슈퍼로이어는 판례 검색, 법령 분석 등 복잡한 법률 업무를 수행하며 변호사의 부담을 줄이고 있습니다. 특히, 함수 호출 기능을 통해 판례에 인용된 법령에서 적용 가능한 정보를 찾거나, 판결문 내에서 관련 조항을 신속하게 식별하는 데 도움을 주고 있어 정확하고 효율적인 업무 처리가 가능합니다. 이는 LLM이 외부 시스템과 안전하게 연동되어 정확한 정보를 제공함으로써 얻는 신뢰도 향상의 결과라고 볼 수 있습니다. 앤트로픽 홈페이지에서는 슈퍼로이어를 혁신적인 성공 사례로 소개하며, 이러한 기능의 가치를 강조하고 있습니다.
함수 호출 기술의 실제 적용 사례
함수 호출 기술의 실제 적용 사례
다양한 산업 분야에서 함수 호출이 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 살펴보겠습니다. 금융 서비스 분야는 특히 사기 탐지 및 예방에 있어서 함수 호출의 강력함을 보여주는 대표적인 영역입니다. 전통적인 규칙 기반 시스템은 고정된 패턴을 감지하는 데 한계가 있었지만, 함수 호출을 통해 LLM은 실시간으로 변화하는 사기 수법에 대응할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 특정 거래 패턴이나 사용자 행동이 의심스러울 경우, LLM은 즉시 외부 데이터베이스(예: 신용 평가 기관, 블랙리스트)에 쿼리를 보내 추가 정보를 확인하고, 그 결과를 바탕으로 거래를 승인하거나 차단하는 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 금융 서비스의 사기 탐지 효율성을 크게 향상시키는 동시에, 고객 경험을 개선하는 데 기여합니다.
예약 시스템 연동 역시 함수 호출의 중요한 활용 사례입니다. 호텔이나 항공사의 예약 시스템과 LLM을 연결하면, 사용자는 자연어(예: “다음 주 토요일에 서울에서 부산으로 가는 가장 저렴한 항공편을 찾아줘.”)만으로 편리하게 예약을 완료할 수 있습니다. LLM은 사용자 요청을 분석하여 예약 시스템의 API를 호출하고, 결과를 받아 다시 사용자에게 제공하는 과정을 자동화합니다. 이러한 기능은 여행 계획을 단순화하고 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석 도구 활용 또한 함수 호출을 통해 가능해진 영역입니다. 예를 들어, 마케팅 담당자는 LLM에게 “지난달 온라인 광고 캠페인의 성과를 분석해줘.”라고 요청할 수 있습니다. LLM은 데이터 분석 도구의 API를 호출하여 데이터를 가져오고, 필요한 통계 분석을 수행한 후 결과를 요약하여 제공합니다. 이는 복잡한 데이터 분석 작업을 간소화하고, 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 데 효과적입니다.
마지막으로, 자동화된 고객 지원 시스템 구축에도 함수 호출이 중요한 역할을 합니다. LLM은 고객의 질문이나 요청을 이해하고, 관련 정보를 검색하여 답변을 제공하는 동시에, 필요한 경우 외부 시스템(예: CRM)에 접속하여 고객 정보나 주문 내역을 확인합니다. 또한, 복잡한 문제는 적절한 상담원에게 연결하거나, 특정 작업을 수행하기 위해 외부 API를 호출할 수 있습니다. 이러한 기능은 고객 지원 효율성을 높이고, 고객 만족도를 향상시키는 데 기여합니다. 최근 뉴스 검색 결과에 따르면, 금융 서비스 분야에서는 특히 사기 탐지 및 금융 범죄 예방을 위해 AI 툴이 활발히 사용되고 있으며, NVIDIA의 기술 블로그에는 이를 가속화하는 다양한 솔루션들이 소개되고 있습니다. 또한, Snowflake와 같은 데이터 플랫폼에서도 머신러닝 기반의 사기 탐지 모델을 활용하여 효율성을 높이고 있다고 합니다 (NVIDIA Technical Blog, Elastic).
함수 호출의 미래 전망 및 발전 방향
함수 호출 기술은 LLM의 확장성을 확보하는 핵심적인 요소로 자리매김하며, 앞으로 더욱 발전된 형태로 우리 곁에 다가올 것으로 예상됩니다. 현재 함수 호출은 LLM이 외부 도구나 API와 상호 작용할 수 있도록 하여 그 활용 범위를 넓히는 데 기여하고 있지만, 미래에는 이러한 통합이 훨씬 더 심도 있고 자동화될 것입니다.
LLM과 외부 시스템 간의 긴밀한 통합: 현재 대부분의 함수 호출은 개발자가 미리 정의된 함수 목록을 LLM에 제공하고, LLM이 이를 활용하는 방식으로 이루어집니다. 하지만 미래에는 LLM이 스스로 필요한 기능을 판단하고, 이에 맞는 API를 검색하여 연결하는 능력이 발전할 것입니다. 이는 LLM이 특정 작업 수행에 필요한 모든 도구를 자동으로 구성하고 사용하는 ‘AI 에이전트’의 형태로 나타날 수 있습니다.
자동 함수 발견 및 활용: 현재는 개발자가 어떤 함수를 제공해야 하는지 미리 파악해야 하지만, 자동 함수 발견 기술은 이러한 과정을 간소화할 것입니다. LLM이 사용자 요청을 분석하여 필요한 기능을 자동으로 식별하고, 적절한 API나 도구를 찾아 연결하는 방식으로 작동합니다. 이는 개발자의 부담을 줄여주고, LLM의 활용 가능성을 더욱 확장할 수 있습니다. LangGraph와 같은 프레임워크는 다중 협업 에이전트 시스템 구축을 용이하게 하여 이러한 자동화된 기능 연동을 가속화하고 있습니다.
새로운 애플리케이션 개발 가능성: 함수 호출 기술 발전은 이전에는 상상하기 어려웠던 새로운 애플리케이션 개발의 문을 열 것입니다. 예를 들어, LLM 기반 여행 계획 시스템은 항공편 예약 API, 호텔 검색 API, 날씨 정보 API 등과 연동하여 사용자에게 최적의 여행 일정을 자동으로 제안할 수 있습니다. 또한, LLM은 금융 데이터 분석 API와 결합하여 투자 전략을 제시하거나, 의료 기록 분석 API를 활용하여 환자 맞춤형 진단을 내리는 데에도 활용될 수 있습니다.
최근 뉴스 및 웹 검색 결과에 따르면, AI 에이전트 개발 경쟁이 치열하게 벌어지고 있으며, 함수 호출 기술은 이러한 AI 에이전트의 핵심 구성 요소로 주목받고 있습니다. 기술 전문 매체에서는 LLM 기반 AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어, 사용자의 업무를 자동화하고 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 전망하고 있습니다.
Wikipedia에 따르면 Claude 모델은 이러한 함수 호출 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 2.1 버전에서는 더욱 개선된 성능을 보여주고 있다고 합니다. 하지만 Claude 2가 지나치게 엄격한 윤리적 기준 때문에 사용성이 떨어질 수 있다는 비판도 존재하며, 이는 AI 개발 시 균형점을 찾는 것이 중요하다는 점을 시사합니다.
함수 호출 기술은 LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 핵심적인 요소입니다. 앞으로 더욱 발전된 함수 호출 기술을 통해 LLM은 우리 삶과 업무에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
맺음말
함수 호출은 LLM의 잠재력을 극대화하고 실제 세계의 다양한 문제 해결에 활용될 수 있는 중요한 기술입니다. 확장성, 안전성 및 신뢰성을 향상시키는 이점 덕분에 앞으로 더욱 많은 분야에서 LLM과 함수 호출의 결합을 기대할 수 있습니다. 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 발전된 형태의 함수 호출이 등장하고, 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들어 줄 것으로 예상됩니다.